matlab:已有预测标签和真实标签,怎么求得混淆矩阵
时间: 2023-07-21 10:11:43 浏览: 95
您可以使用Matlab中的confusionmat函数来计算混淆矩阵。该函数的输入参数为预测标签和真实标签,其输出为一个矩阵,该矩阵的行和列分别代表真实标签和预测标签的类别,矩阵中的每个元素表示真实标签为该行所对应类别,而预测标签为该列所对应类别的样本数。
以下是一个示例代码,假设预测标签和真实标签分别存储在变量pred_labels和true_labels中:
```
conf_matrix = confusionmat(true_labels, pred_labels);
```
执行完以上代码后,您可以通过查看conf_matrix的值来获得混淆矩阵。
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MATLAB代码:只有分类结果和真实标签,绘制ROC曲线
以下是MATLAB中绘制ROC曲线的示例代码,假设你有分类结果和真实标签的向量 `y_pred` 和 `y_true`:
```matlab
% 计算预测得分
scores = y_pred; % 使用分类结果作为预测得分
% 计算FPR和TPR
[fpr, tpr, ~, ~] = perfcurve(y_true, scores, 1);
% 绘制ROC曲线
figure;
plot(fpr, tpr);
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');***
MATLAB:遥感图像分类的混淆矩阵的代码实现
遥感图像分类的混淆矩阵可以使用MATLAB的confusionmat函数来实现。confusionmat函数的语法如下:
```
[C,order] = confusionmat(group,grouphat)
```
其中,group是真实的分类标签,grouphat是分类器预测的标签,C是混淆矩阵,order是分类标签的顺序。
下面是一个简单的示例:
```matlab
% 生成随机的分类标签和预测标签
group = randi([1,4],100,1);
grouphat = randi([1,4],100,1);
% 计算混淆矩阵
[C,order] = confusionmat(group,grouphat);
% 显示混淆矩阵
figure
heatmap(order,order,C)
title('Confusion Matrix')
xlabel('Predicted Class')
ylabel('True Class')
```
在这个示例中,我们生成了100个随机的分类标签和预测标签,然后使用confusionmat函数计算混淆矩阵。最后,使用heatmap函数将混淆矩阵可视化。注意,这里的分类标签和预测标签需要是整数。如果分类标签是字符串,则需要使用将字符串转换为数字的方法。
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